मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल: AI एकीकरण का उदय

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (Model Context Protocol - MCP) तेजी से AI एकीकरण के आधारशिला के रूप में उभरा है। हाल के विकास, उद्योग के दिग्गजों द्वारा संचालित, मल्टी-एजेंट सिस्टम (multi-agent systems) में तकनीकी सफलताएं, और महत्वपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र विकास ने उद्यम AI चर्चाओं में MCP की केंद्रीय भूमिका को मजबूत किया है। यह ‘AI के लिए USB-C’ प्रतिमान तेजी से एक सैद्धांतिक अवधारणा से एक ठोस वास्तविकता में बदल रहा है।

‘AI के लिए USB-C’ युग का आगमन

2024 के अंत में, Anthropic ने मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) की शुरुआत के साथ AI सिस्टम कनेक्टिविटी में एक परिवर्तनकारी बदलाव का नेतृत्व किया। यह खुला मानक एक सार्वभौमिक कनेक्टर के रूप में कार्य करता है, जो बड़े भाषा मॉडल और बाहरी डेटा स्रोतों, उपकरणों और वातावरणों के बीच निर्बाध संचार को सक्षम बनाता है।

अंतर्निहित सिद्धांत खूबसूरती से सीधा है: प्रत्येक AI सहायक और डेटा स्रोत के लिए कस्टम एकीकरण विकसित करने के बजाय, एक एकल मानकीकृत प्रोटोकॉल किसी भी AI और किसी भी उपकरण के बीच खोज और बातचीत को सुविधाजनक बनाता है। इसे ‘AI के लिए USB-C’ के रूप में देखें, जो स्वामित्व वाले कनेक्टर्स के एक जटिल वेब को एक एकीकृत इंटरफ़ेस से बदल देता है।

MCP का उल्लेखनीय पहलू न केवल इसकी तकनीकी परिष्कार में है, बल्कि इसकी तेजी से अपनाने में भी है। फरवरी 2025 तक, प्रारंभिक तकनीकी विशिष्टता 1,000 से अधिक समुदाय-निर्मित कनेक्टर्स के साथ एक संपन्न पारिस्थितिकी तंत्र में विकसित हो गई थी। यह त्वरित विकास उद्योग के भीतर एक दुर्लभ सहमति से उपजा है, Anthropic के प्रारंभिक लॉन्च के बाद OpenAI और Google द्वारा समर्थन और अपनाने के साथ, MCP को वास्तविक मानक के रूप में स्थापित किया गया है। AI के क्षेत्र में इस स्तर का सहयोग वास्तव में अभूतपूर्व है।

MCP आर्किटेक्चर: सरलता और शक्ति

MCP आर्किटेक्चर उद्यम डेवलपर्स के लिए परिचित क्लाइंट-सर्वर मॉडल पर आधारित है। एक होस्ट एप्लिकेशन, जैसे कि IDE या चैटबॉट, कई MCP सर्वरों से जुड़ता है, प्रत्येक विभिन्न उपकरणों या डेटा स्रोतों को उजागर करता है।

सुरक्षित संचार चैनल स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (Server-Sent Events - SSE) का उपयोग करते हैं। यह सरल लेकिन लचीली संरचना बुनियादी फ़ाइल एक्सेस से लेकर जटिल मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन तक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करती है।

MCP इकोसिस्टम को आकार देने वाले प्रमुख खिलाड़ी

MCP की तेजी से स्वीकृति वैश्विक IT निगमों से लेकर GitHub पर ओपन-सोर्स परियोजनाओं तक, समर्थकों की विविध श्रेणी में स्पष्ट है।

1. Anthropic की मूलभूत भूमिका (2024 के अंत में)

Anthropic को MCP बनाने और इसे तुरंत एक खुले समुदाय मानक के रूप में अपनाने का श्रेय दिया जाता है। उन्होंने Python और TypeScript में SDKs के साथ एक व्यापक विनिर्देश जारी किया, जो खुलेपन के प्रति प्रतिबद्धता दर्शाता है।

मूल MCP क्लाइंट समर्थन के साथ Claude Desktop का लॉन्च ने दिखाया कि कैसे एक AI सहायक व्यक्तिगत एकीकरण तक सीमित रहने के बजाय कई उपकरणों में संदर्भ बनाए रख सकता है। Anthropic ने फ़ाइल सिस्टम, Git, Slack, GitHub और डेटाबेस के लिए संदर्भ कनेक्टर्स प्रदान किए, जिससे दूसरों के लिए अनुसरण करने के लिए एक मिसाल कायम हुई।

Block (Square) और Apollo जैसे शुरुआती उद्यम अपनाने वालों ने वास्तविक दुनिया के व्यावसायिक वातावरण में MCP को मान्य किया, जबकि Zed, Replit और Codeium जैसे डेवलपर उपकरण प्रोटोकॉल का उपयोग करके अपनी AI सुविधाओं को बढ़ाना शुरू कर दिया।

2. OpenAI का बाजार सत्यापन (2025 की शुरुआत में)

जब OpenAI के Sam Altman ने सार्वजनिक रूप से MCP का समर्थन किया, तो पारिस्थितिकी तंत्र में एक नाटकीय बढ़ावा मिला, और उन्होंने अपने उत्पादों में इसके कार्यान्वयन की घोषणा की। इसने पहले प्रतिस्पर्धी AI पारिस्थितिक तंत्रों को एकीकृत किया, जिससे ChatGPT और Claude को उपकरणों के समान पूल को साझा करने की अनुमति मिली।

OpenAI का एकीकरण उनके एजेंट्स SDK, आगामी ChatGPT डेस्कटॉप एप्लिकेशन और उनके रिस्पॉन्स API तक फैला हुआ है, जो प्रभावी रूप से सभी OpenAI-संचालित एजेंटों को MCP सर्वरों के पूरे ब्रह्मांड का लाभ उठाने की अनुमति देता है। यह उनके स्वामित्व वाले प्लगइन्स दृष्टिकोण से एक खुले पारिस्थितिकी तंत्र की ओर एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतीक है। बाजार नेता द्वारा एक मानक को अपनाना एक विभक्ति बिंदु का स्पष्ट संकेत है।

3. Google का एंटरप्राइज फोकस

Google क्लाउड के Vertex AI प्लेटफॉर्म ने अपने एजेंट डेवलपमेंट किट (Agent Development Kit - ADK) के साथ सूट का पालन किया, जो स्पष्ट रूप से MCP का समर्थन करता है ताकि ‘एजेंटों को खुले मानकों का उपयोग करके आपके डेटा से लैस किया जा सके’। इसे इंटर-एजेंट संचार के लिए एक Agent2Agent प्रोटोकॉल के साथ जोड़ा गया था, जिससे उद्यम वातावरण में मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने के लिए एक व्यापक ढांचा तैयार किया गया।

MCP (एजेंट-से-टूल कनेक्टिविटी के लिए) और Agent2Agent (एजेंट-से-एजेंट सहयोग के लिए) का संयोजन जटिल व्यावसायिक वर्कफ़्लो के लिए नई संभावनाएं खोलता है। Google का दृष्टिकोण 50 से अधिक उद्योग खिलाड़ियों के साथ अपनी साझेदारी के लिए उल्लेखनीय है, जिसमें Salesforce भी शामिल है, जो विविध उद्यम वातावरण में MCP को काम करने के लिए प्रतिबद्धता दर्शाता है।

4. Microsoft का डेवलपर एकीकरण

Microsoft ने MCP को अपने डेवलपर उपकरण पारिस्थितिकी तंत्र में गहराई से एकीकृत किया है, Anthropic के साथ एक आधिकारिक C# MCP SDK जारी करने और इसे GitHub Copilot और Semantic Kernel (SK), Microsoft के AI ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क में एकीकृत करने के लिए भागीदारी की है।

Microsoft का नवाचार MCP को सॉफ़्टवेयर विकास के मूल में लाने में निहित है। उन्होंने VS Code जैसे उपकरणों को AI-संवर्धित वातावरण में बदल दिया है, जहाँ AI न केवल कोड का सुझाव देता है बल्कि सक्रिय रूप से कार्यों को निष्पादित करता है। GitHub Copilot अब टर्मिनल कमांड चला सकता है, फ़ाइलों को संशोधित कर सकता है और MCP इंटरफेस के माध्यम से रिपॉजिटरी के साथ इंटरैक्ट कर सकता है। खुले मानकों को अपनाने के साथ-साथ GitHub, VS Code और Azure के माध्यम से उनकी बाजार पहुंच सामुदायिक-संचालित नवाचार को गति दे रही है।

टेक दिग्गजों से परे: विस्तारित पारिस्थितिकी तंत्र

जबकि प्रमुख खिलाड़ी अधिकांश बुनियादी ढांचे प्रदान करते हैं, महत्वपूर्ण नवाचार किनारों पर हो रहा है। कई परियोजनाएं MCP की सीमाओं को आकर्षक तरीकों से आगे बढ़ा रही हैं:

एंटरप्राइज जावा एकीकरण (स्प्रिंग AI MCP)

VMware में स्प्रिंग फ्रेमवर्क टीम ने जावा डेवलपर्स के लिए प्रथम श्रेणी के MCP समर्थन की आवश्यकता को पहचाना। उन्होंने MCP क्लाइंट और सर्वर के लिए स्प्रिंग बूट स्टार्टर्स लॉन्च किए, जिससे एंटरप्राइज जावा एप्लिकेशन के लिए MCP इंटरफेस बनाना आसान हो गया।

यह अत्याधुनिक AI और पारंपरिक एंटरप्राइज सॉफ़्टवेयर के बीच की खाई को पाटता है, जिससे जावा डेवलपर्स MCP के माध्यम से AI एजेंटों के लिए मौजूदा सिस्टम (डेटाबेस, संदेश कतार, लीगेसी एप्लिकेशन) को उजागर कर सकते हैं।

इंटीग्रेशन-एज़-ए-सर्विस (कंपोसिओ)

कंपोसिओ MCP सर्वरों के एक प्रबंधित हब के रूप में उभरा है, जो क्लाउड एप्लिकेशन, डेटाबेस और अन्य को कवर करने वाले 250 से अधिक रेडी-टू-यूज़ कनेक्टर्स प्रदान करता है। यह ‘MCP ऐप स्टोर’ डेवलपर्स को प्रत्येक कनेक्टर को होस्ट या कोड किए बिना सैकड़ों सेवाओं से अपने AI एजेंटों को जोड़ने की अनुमति देता है। कंपोसिओ का नवाचार इसके व्यावसायिक मॉडल में है, जो AI एजेंटों के लिए इंटीग्रेशन-एज़-ए-सर्विस प्रदान करता है और प्रमाणीकरण और रखरखाव की जटिलता को संभालता है।

मल्टी-एजेंट सहयोग (कैमल-एआई का उल्लू)

कैमल-एआई अनुसंधान समुदाय का ‘अनुकूलित कार्यबल शिक्षण‘ (OWL) ढांचा दर्शाता है कि कैसे कई विशेष AI एजेंट जटिल कार्यों पर सहयोग कर सकते हैं, प्रत्येक एजेंट विभिन्न MCP उपकरणों से लैस है।

यह दृष्टिकोण मानव टीम वर्क को दर्शाता है, जिससे एजेंटों को श्रम विभाजन करने, जानकारी साझा करने और समन्वय करने की अनुमति मिलती है। उल्लू ने GAIA मल्टी-एजेंट बेंचमार्क में 58.18 के औसत स्कोर के साथ शीर्ष रैंकिंग हासिल की, यह साबित करते हुए कि MCP उपकरणों वाले मल्टी-एजेंट सिस्टम अलग-थलग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

भौतिक दुनिया एकीकरण (छोटू रोबो)

शायद सबसे आकर्षक विकास MCP को डिजिटल दायरे से आगे बढ़ते हुए देखना है। एक स्वतंत्र डेवलपर, विशाल मैसूर ने ‘छोटू रोबो‘ बनाया - MCP के माध्यम से Claude AI द्वारा नियंत्रित एक भौतिक रोबोट। रोबोट ESP32 माइक्रोकंट्रोलर का उपयोग करता है जिसमें MCP सर्वर मोटर कमांड और सेंसर रीडिंग को उजागर करते हैं।

यह परियोजना क्लाउड AI सेवाओं को एज डिवाइस से जोड़ने में MCP की बहुमुखी प्रतिभा को प्रदर्शित करती है, जो संभावित रूप से IoT और रोबोटिक्स में नए मोर्चों को खोलती है।

टूल-यूजिंग AI के आर्थिक निहितार्थ

MCP एक महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा परत का प्रतिनिधित्व करता है जो मानव-समकक्ष श्रम के रूप में कार्य करने वाले AI एजेंटों की तैनाती को गति देगा। AI को उद्यम प्रणालियों से जोड़ने के तरीके को मानकीकृत करके, MCP एकीकरण लागत को नाटकीय रूप से कम करता है। यह ऐतिहासिक रूप से AI अपनाने में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक रहा है। एक नए आर्थिक प्रतिमान का जन्म हो रहा है, जहां AI एजेंटों को जल्दी से विशेष उपकरणों से लैस किया जा सकता है, जैसे कि मानव कर्मचारियों को कंपनी सिस्टम तक पहुंच दी जाती है। अंतर पैमाने और गति में निहित है। एक बार जब कोई एजेंट MCP के माध्यम से किसी उपकरण का उपयोग कर सकता है, तो कोई भी एजेंट कर सकता है।

संगठन अपनी डिजिटल कार्यबल को कैसे संरचित करेंगे, इसके लिए इसके गहरे निहितार्थ हैं। सीमित, हार्डकोडेड क्षमताओं वाले कस्टम AI सहायकों के निर्माण के बजाय, कंपनियां अब लचीले एजेंटों को तैनात कर सकती हैं जो आवश्यकतानुसार उपकरणों की खोज और उपयोग करते हैं।

Salesforce की MCP दुविधा: अपरिहार्य से लड़ना?

तेजी से विकसित हो रहे MCP परिदृश्य में, Salesforce खुद को विशेष रूप से कमजोर स्थिति में पाता है। जबकि कंपनी ने अपने एजेंटफोर्स प्लेटफॉर्म में महत्वपूर्ण निवेश किया है, लेकिन वे MCP मानक को अपनाने के लिए उल्लेखनीय रूप से अनिच्छुक रहे हैं जिसे उनके प्रतियोगी तेजी से अपना रहे हैं। यह झिझक समझ में आती है लेकिन संभावित रूप से अदूरदर्शी है। MCP मूल रूप से Salesforce की एम्बेडेड AI रणनीति को चुनौती देता है, जिससे AI सहायकों को प्रति एकीकरण साइलो होने के बजाय, कई उपकरणों में निर्बाध रूप से संदर्भ बनाए रखने में सक्षम बनाया जाता है।

अर्थशास्त्र बाध्यकारी है: ओवरले समाधान एम्बेडेड AI ऐड-ऑन जैसे एजेंटफोर्स की लागत के एक अंश पर उद्यम डेटा को विभिन्न AI मॉडल में फीड कर सकते हैं, जिसकी लागत $30-$100 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह हो सकती है। चूंकि MCP AI को डेटा स्रोतों से जोड़ने के लिए सार्वभौमिक मानक बन जाता है, इसलिए Salesforce के केवल एक रिकॉर्ड सिस्टम होने का जोखिम है, जबकि वास्तविक बुद्धिमत्ता और उपयोगकर्ता जुड़ाव ओवरले AI प्लेटफॉर्म के माध्यम से होता है जो अन्य उद्यम प्रणालियों के साथ-साथ Salesforce डेटा तक निर्बाध रूप से पहुंच सकता है।

खुले मानकों को पूरी तरह से अपनाने के लिए Salesforce की अनिच्छा एक क्लासिक नवोन्मेषक की दुविधा को दर्शाती है - अपने स्वामित्व वाले पारिस्थितिकी तंत्र की रक्षा करना जबकि बाजार उनके नीचे बदल रहा है। पहले से ही Salesforce से परे कई प्रणालियों में निवेश किए गए उद्यम ग्राहकों के लिए, विक्रेता लॉक-इन के बिना एकीकरण का MCP का वादा एजेंटफोर्स केwalled garden दृष्टिकोण का तेजी से आकर्षक विकल्प प्रस्तुत करता है।

आगे की राह: प्रश्न और अवसर

जबकि MCP को अपनाना उल्लेखनीय रूप से तेज रहा है, कई प्रश्न बने हुए हैं:

• सुरक्षा और शासन: जैसे-जैसे MCP लोकलहोस्ट से सर्वर-आधारित में विकसित होता है, उद्यम MCP के माध्यम से संवेदनशील प्रणालियों तक पहुंचने वाले AI एजेंटों के लिए अनुमतियों और ऑडिट ट्रेल्स का प्रबंधन कैसे करेंगे?
• उपकरण खोज: हजारों MCP सर्वर उपलब्ध होने के साथ, एजेंट किसी दिए गए कार्य के लिए सही उपकरणों का बुद्धिमानी से चयन कैसे करेंगे?
• मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन: जैसे-जैसे जटिल वर्कफ़्लो कई एजेंटों और उपकरणों तक फैले होते हैं, समन्वय और त्रुटि से निपटने के लिए कौन से पैटर्न उभरेंगे?
• व्यावसायिक मॉडल: क्या हम विशिष्ट MCP कनेक्टर्स को मूल्यवान IP बनते हुए देखेंगे, या पारिस्थितिकी तंत्र मुख्य रूप से ओपन-सोर्स बना रहेगा?
• ओवरले AI डेटा एक्सेस: Salesforce, SAP और अन्य जैसी कंपनियां MCP सर्वरों पर कैसे प्रतिक्रिया देंगी जो उन्हें केवल डेटा कंटेनर के रूप में कम करते हैं?

उद्यम नेताओं के लिए, संदेश स्पष्ट है: MCP आपके सिस्टम के साथ AI के इंटरैक्ट करने का मानक तरीका बनता जा रहा है। अब इस एकीकरण की योजना बनाना आपके संगठन को आने वाले वर्षों में तेजी से परिष्कृत AI एजेंटों का लाभ उठाने के लिए तैयार करेगा।

डेवलपर्स के लिए, अवसर जबरदस्त है। अद्वितीय डेटा स्रोतों या विशेष उपकरणों के लिए MCP सर्वर बनाने से पारिस्थितिकी तंत्र के विस्तार के साथ महत्वपूर्ण मूल्य बन सकता है।

जैसे-जैसे यह मानक परिपक्व होता जा रहा है, हम उद्योगों में और भी अधिक नवीन अनुप्रयोगों को देखने की संभावना रखते हैं। जो कंपनियां टूल-यूजिंग AI को प्रभावी ढंग से तैनात करने में पहले MCP को समझती हैं और अपनाती हैं, उनके पास एक महत्वपूर्ण लाभ होगा।